fromrandomimportrandintdata=[randint(-10,10)for_inxrange(10)]printdatae=filter(lambdax:x>=0,data)printe或者使用列表解析速度快[xforxindataifx>=0]对字典的筛选d={x:randint(60,100)forxinxrange(1,21)}printdprint{k:vfork,vind.iteritems()ifv>90}对集合的筛选找出被
系统 2019-09-27 17:54:14 1936
安装方法pipinstallScrapy如果顺利的话不用管直接一路下来就OK验证是否安装成功安装成功不顺利的情况1)lxml安装不成功使用whl进行安装,不过需要先安装whlpipinstallwheel安装完成后下载lxml的whl文件网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑选进入cmd――>importpip――>printpip.pep425tags.get_supported(),按照截
系统 2019-09-27 17:54:03 1936
叨逼叨首先,介绍一下pdb调试,pdb是python的一个内置模块,用于命令行来调试Python代码。或许你会说,现在用Pycharm等编辑器来调试代码很方便,为啥要用命令行呢?这个问题,我曾经也这么想,直到有一次,代码必须要在Linux系统上跑(现在Pycharm也可以远程调试代码了,今天先不说这个)使用介绍如何添加断点?说到debug,肯定是要添加断点的,这里有两种方式添加断点:在想要断点代码后添加一行pdb.set_trace()若是使用这种方式,直
系统 2019-09-27 17:53:53 1936
最近在学习Python,所谓好记性不如烂笔头故借这次学习机会做个笔记,方便今后快速再学习。以下是常见函数的使用说明:range函数该函数用于创建数列,根据参数个数不同对应不同的用法进行说明(1)range(a,b,c)三个参数时,表示创建一个从a~b-1的数组,每c个数取一个值。当c=1时,可省略c,即用法等同于(2)(2)range(x,y)两个参数时,表示创建一个从a~b-1的数组,一共b-a个元素。当x=0时,可省略y,用法等同于(1)(3)rang
系统 2019-09-27 17:53:51 1936
Python高级专用类方法的实例详解除了__getitem__和__setitem__之外Python还有更多的专用函数。某些可以让你模拟出你甚至可能不知道的功能。下面的例子将展示UserDict一些其他专用方法。def__repr__(self):returnrepr(self.data)(1)def__cmp__(self,dict):(2)ifisinstance(dict,UserDict):returncmp(self.data,dict.dat
系统 2019-09-27 17:53:44 1936
什么是异常?一般情况下,在python无法正常处理程序时就会发生一个异常(异常是python对象,表示一个错误),也就是我们俗称的程序崩了。异常就是程序运行时候发生错误的信号(在程序出现错误的时候,则会产生一个异常,若程序没有处理他,则会抛出该异常,程序的运行也随之终止)。异常的处理步骤:1、可预知的异常:如果错误发生的条件是可预知的,需要用if进行处理,在错误发生之前进行预防。2、未知的异常:try:代码块except异常类型:异常处理的方法else:如
系统 2019-09-27 17:53:08 1936
本文实例讲述了Python的面向对象思想。分享给大家供大家参考。具体分析如下:面向对象的基本思想是封装,继承,多态。首先是继承:定义一个类:复制代码代码如下:classBird(object):have_feather=Trueway_of_reproduction='egg'调用这个类:复制代码代码如下:summer=Bird()printsummer.way_of_reproduction与Java不同是,Python是不需要new来实例化类的。同样,
系统 2019-09-27 17:53:08 1936
无论你是否清楚这个事实,Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长,但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年,虽然这些年它也经历了相当大的改变,但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上,这只是它最近这些年变得流行的原因之一:它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言,而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情,这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用,又可以用P
系统 2019-09-27 17:53:06 1936
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 1936
最近在工作中遇到一个问题,就是有一个功能希望在各种服务器上实现,而服务器上的系统版本可能都不一样,有的是CentOS6.x,有的是CentOS7.x。需要说明的一点是,CentOS6.x上的Python版本是2.6.x的,而CentOS7.x上的Python版本是2.7.x的,这意味着我要实现的功能要适配这两种版本的系统。你可能会说,这有什么的,自己写的时候,注意一下就好了。事情其实没有那么容易,我要实现的功能是基于一个框架进行定制,需要修改不少的框架代码
系统 2019-09-27 17:51:50 1936